Dossiê Estratégico · Julho 2026 · Brasil

Projetos Vencedores
no mundo.

Saúde mental infantojuvenil + inteligência artificial + dados. Referências internacionais premiadas, padrões que se repetem e armadilhas que desclassificam — para construir uma proposta competitiva ao Edital Vital Strategies + Google.org.

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Insight-Chave

O edital não financia "apps de mindfulness". Ele financia infraestrutura de conhecimento — dados, evidências e ferramentas reutilizáveis para o ecossistema. E é uma extensão intencional do Painel da Vital Strategies, já presente em 5.570 municípios. A proposta deve complementar, não duplicar.

§01 — LEITURA DO EDITAL

O que o comitê realmente avalia

Sete critérios, traduzidos do jargão institucional para a prática.

Uso responsável de IA
Supervisão humana obrigatória, transparência, mitigação de viés, privacy by design
Dados + Evidências
Produção de conhecimento novo, não apenas ferramentas sem base científica
Intersetorialidade
Articular saúde mental com educação, assistência social, segurança e ambiente
Interoperabilidade
Integrar sistemas de informação diferentes (saúde, educação, assistência social)
Publicização
Criações disponibilizadas gratuitamente, dados abertos
Não substituir clínicos
IA como suporte ao profissional habilitado, nunca atendimento direto sem supervisão
Públicos vulneráveis
Salvaguardas adicionais para crianças e adolescentes (LGPD + ECA Digital)
§02 — BENCHMARK GLOBAL

Predição e identificação precoce de risco

Modelos que enxergam a crise antes que ela aconteça — usando dados que já existem.

Duke-PMA

Duke University · EUA
US$ 15M · NIH
O que faz
Rede neural que prediz com 84% de acurácia quais adolescentes de 10–15 anos desenvolverão doença mental grave no próximo ano — usando apenas questionários, sem exames caros.
Diferencial
Identifica causas subjacentes acionáveis (sono, conflitos familiares) com 75% de acurácia, permitindo intervenção preventiva direcionada. Funciona em atenção primária.
Status
Publicado na Nature Medicine. Expansão para 2.000 adolescentes em clínicas rurais.

CADRE / Timely Project

Swansea University + SAIL Databank · Reino Unido
Governo UK
O que faz
Plataforma de dados vinculados (saúde + assistência social + educação) para predição de problemas de saúde mental em crianças sob proteção social. ML com AUROC de 0,75.
Diferencial
18 bases administrativas integradas em Trusted Research Environment. Equidade algorítmica: identificou e corrige viés contra meninas e etnias minoritárias.
Status
Em desenvolvimento, expansão para outras regiões do UK.

DREAM

Nationwide Children's Hospital · EUA
Gartner Award 2025
O que faz
Assistente de IA para pesquisadores em saúde mental pediátrica. Análises de 20+ horas feitas em 30 segundos com 99%+ de acurácia.
Diferencial
Resolve dados fragmentados, heterogêneos e densos. Gera código seguro e reutilizável, visualizações instantâneas, em ambiente HIPAA-compliant.
Status
Expansão para ansiedade, depressão, autismo e prevenção de suicídio.
§03 — TERRITÓRIO

Mapeamento georreferenciado e fatores ambientais

Como o território influencia a saúde mental das crianças.

Painel de Promoção da Saúde Mental Infantojuvenil

Vital Strategies Brasil + Instituto Cactus + RD Saúde · Brasil
Vital + Google.org
O que faz
Índice de Promoção de Saúde Mental com 29 indicadores intersetoriais georreferenciados para os 5.570 municípios brasileiros.
Diferencial
Primeira plataforma do gênero no mundo em escala nacional. Já apresentada ao Vice-Presidente do Brasil. Piloto em Fortaleza.
Atenção
NÃO DUPLIQUE — COMPLEMENTE. Nossa proposta orbita esta plataforma, não compete com ela.

Fatores Ambientais × Saúde Mental Adolescente

Sun Yat-sen University · China
Pesquisa acadêmica
O que faz
ML (Random Forest, XGBoost, LightGBM) para mapear relações não-lineares entre ambiente de bairro e saúde mental. Acurácia de 81,57%.
Diferencial
Primeiro estudo a quantificar efeitos limiar: ponto de ônibus a mais de 0,5 km reduz drasticamente a saúde mental. Evidência acionável para política pública.
Status
Publicado, modelo replicável em outros contextos urbanos.
§04 — INTEROPERABILIDADE

Plataformas de dados abertos

Quebrando silos entre sistemas de informação.

Adolescent Data Platform (ADP)

Swansea University + MQ Mental Health Research · Reino Unido
Brighter Futures
O que faz
Maior plataforma do tipo no mundo: bilhões de dados administrativos de saúde, social, educação e pesquisa, anonimizados no SAIL Databank.
Diferencial
Quebra silos entre cientistas e formuladores de políticas. Modelo bio-psico-social integrado. Reduz custo e tempo da pesquisa em saúde mental juvenil.
Status
Operacional, acesso controlado para pesquisadores.
§05 — HUMAN-IN-THE-LOOP

IA como suporte ao clínico — nunca substituto

Ferramentas que amplificam o profissional, não o eliminam.

Aifred · Clinical Decision Support

McGill University + Aifred Health · Canadá
Pesquisa + privado
O que faz
Sistema de apoio à decisão clínica (deep learning) para seleção de tratamento de depressão major. Combina diretrizes CANMAT com predição individualizada.
Diferencial
Médicos usam a ferramenta para informar a decisão, não substituí-la. Foco total em explicabilidade e confiança do clínico.
Status
Em validação clínica, expansão para outros transtornos.

Headspace Ebb

Headspace · EUA
Série C+
O que faz
IA com 100% de monitoramento em tempo real por LLM fine-tuned. Risco identificado → direciona para cuidado de crise e encerra a conversa.
Diferencial
Segurança multicamadas com human-in-the-loop obrigatório. Não diagnostica, não faz terapia — triagem e direcionamento. Mensagens de risco revisadas por clínicos licenciados.
Status
Em operação, integrado ao ecossistema Headspace.
§06 — ESCALA E GOVERNOS

Intervenções digitais e grandes fundos

Alcançando jovens onde eles já estão — e o que governos financiam.

Koko

Koko · EUA
Morgan Stanley 25/26
O que faz
Intervenções gratuitas inseridas onde jovens já estão (Discord etc.). IA identifica indivíduos em risco e redireciona compassivamente.
Diferencial
4 milhões de pessoas alcançadas. Peer support escalado: um jovem ajuda dois, que ajudam mais dois. Mental Health First Aid integrado em servidores online.
Status
Vencedor Morgan Stanley 2025/2026. Expansão global.

Trek Medics · Beacon

Trek Medics · Global
Morgan Stanley 25/26
O que faz
Plataforma de despacho de crises para redes comunitárias de resposta a crises de saúde mental juvenil.
Diferencial
Foco em áreas rurais com poucos recursos. Suplementa escola, saúde pública e segurança — sem exigir infraestrutura 911.
Status
Operacional em 30+ países.

Tellmi

Tellmi · Reino Unido · NHS (CAMHS)
Integrado ao NHS
O que faz
Suporte anônimo entre pares, pré-moderado, com intervenção prévia de conselheiros e diretório de recursos.
Diferencial
Em Berkshire West, excedeu metas de acesso em 61% — 1.387 jovens atendidos, única fonte de apoio para 51% deles. Compliant com DTAC, Cyber Essentials, NHS Data Security.
Status
Expansão para outras regiões do UK.

Digital Treatment for Depression

Ministério da Ciência e TIC · Coreia do Sul
US$ 26,2M
O que faz
Tratamentos digitais para depressão via jogos e realidade virtual. Diagnóstico personalizado com dados em tempo real via smartphones.
Diferencial
Investimento governamental massivo (30 bilhões de won) em tratamento digital com personalização via IA.
Status
Em desenvolvimento ativo, com parcerias industriais.

Field Guide — IA em Saúde Mental

Google.org + Grand Challenges Canada + McKinsey Health Institute
Global
O que faz
Guia para escalar intervenções de IA em saúde mental em países de baixa e média renda: treinamento de clínicos, otimização de fluxos, coleta de dados.
Diferencial
Foco explícito em contextos com poucos recursos — relevância direta para o Brasil como país de renda média.
Status
Publicado, em uso em 10+ países.
§07 — DNA DOS VENCEDORES

O que se repete em todos os premiados

Dez padrões presentes em todos os projetos financiados e premiados.

Human-in-the-loop obrigatório
Nunca substituem o clínico. Sempre há revisão humana para riscos altos.
Dados vinculados
Saúde + educação + assistência social + ambiente = predição mais precisa.
Trusted Research Environments
Análise segura sem expor dados brutos.
Co-design com jovens
Ferramentas desenhadas COM jovens e famílias, não PARA eles.
Foco em prevenção
Identificar antes da crise. Intervenções em atenção primária e escolas.
Explicabilidade
Modelos que mostram POR QUE fizeram a predição (SHAP, LIME).
Avaliação de viés
Testes explícitos de fairness por gênero, raça e classe socioeconômica.
Open source / dados abertos
Código, metodologias e dados desidentificados disponibilizados.
Padrões de interoperabilidade
OMOP CDM, FHIR, princípios FAIR — não reinventam a roda.
Impacto mensurável
Redução de internações, tempo até cuidado, equidade de acesso.
Vencedores × Finalistas

Vencedores não contam downloads nem usuários ativos. Medem impacto em saúde pública: redução de internações psiquiátricas, tempo até atendimento especializado, equidade entre territórios e redução de evasão escolar. O comitê técnico reconhece métricas de vaidade à distância.

§08 — ZONA DE DESCLASSIFICAÇÃO

O que o edital explicitamente não apoia

Chatbots de terapia sem supervisão clínica (Woebot-style sem human-in-the-loop)
Apps de mindfulness standalone sem componente de dados/pesquisa
Sistemas de IA "caixa-preta" sem explicabilidade (SHAP, LIME, attention maps)
Projetos sem articulação com gestores públicos ou plano de governança
Soluções sem plano de publicização, dados abertos ou open source
Dependência de hardware caro, exames invasivos ou infraestrutura inacessível
Promessas de "diagnóstico automático" sem revisão de profissional habilitado
Replicar o Painel da Vital Strategies sem diferenciação clara

Erros comuns em propostas brasileiras

Falta de arquitetura de dados
"Uma plataforma" sem descrever origem, integração, armazenamento e proteção dos dados.
Métricas de vaidade
Downloads e cadastros em vez de redução de internações ou tempo até atendimento.
Viés algorítmico ignorado
Sem testes de fairness por gênero/raça/território, sem mecanismos de mitigação.
Ausência de co-criação
Desenhar "para jovens" sem jovens na equipe ou no conselho de governança.
Software sem pesquisa
Escopo técnico sem plano de avaliação científica, publicação ou geração de evidências.
Parcerias não firmadas
Prefeituras e hospitais citados sem cartas de intenção ou memorandos.
§09 — BLUEPRINT DA PROPOSTA

Como construir uma proposta altamente competitiva

Posicionamento vencedor

"Uma infraestrutura de dados e IA para identificação precoce de riscos e orientação de políticas públicas em saúde mental infantojuvenil — com foco territorial, interoperabilidade intersetorial e supervisão humana obrigatória."

L1

Dados interoperáveis

  • Integrar saúde (SIAB, e-SUS), educação (Censo Escolar, IDEB), assistência social (CadÚnico, SUAS) e ambiente (ar, violência, espaços verdes)
  • Padrões OMOP CDM ou FHIR para interoperabilidade com sistemas existentes
  • Trusted Research Environment para análise segura sem expor dados brutos
L2

IA responsável

  • Modelo preditivo de risco (inspirado no Duke-PMA) com dados já existentes, sem exames caros
  • Explicabilidade total (SHAP/LIME): quais fatores estão elevando o risco
  • Avaliação contínua de viés por gênero, raça, classe e território
  • Nunca substitui o clínico — ferramenta de apoio ao CAPS, CREAS, escola, UBS
L3

Mapeamento e políticas públicas

  • Dashboard georreferenciado que complementa o Painel da Vital Strategies
  • Foco também em fatores de proteção — o que funciona bem em cada território
  • Simulação de cenários: "se investirmos X em espaços verdes no bairro Y, qual o impacto esperado?"
L4

Comunidade de prática

  • Ciclo de 12 meses com gestores, pesquisadores, jovens e famílias
  • Co-criação participativa (Value Sensitive Design / Participatory Action Research)
  • Capacitação em uso responsável de IA e leitura de dados para gestores municipais
L5

Publicização

  • Dados desidentificados via API para pesquisadores
  • Código open-source no GitHub com documentação técnica
  • Metodologias publicadas em revistas científicas, não relatórios internos
  • Ferramentas gratuitas com licença aberta
"Não é mais um app"
Posicione como infraestrutura de dados e governança, não produto de consumo.
"Resolve o gargalo do Brasil"
Escassez de psiquiatras infantojuvenis — IA que amplia o psiquiatra, não o substitui.
"Interoperabilidade real"
Integração com sistemas federais existentes: SINASC, SIM, SI-PNI, Censo Escolar, SNIS.
"Equidade algorítmica"
Compromisso explícito de testar e mitigar viés — diferencial raro em propostas brasileiras.
"Jovens como arquitetos"
Conselho juvenil na governança do projeto desde o dia 1.
"Evidência desde o MVP"
Plano de avaliação com métricas de impacto em saúde pública, não apenas engajamento.
§10 — EXECUÇÃO

Próximos passos

Defina o território-piloto
1–2 cidades com dados disponíveis e parceria com prefeitura ou estado.
Mapeie as bases de dados existentes
Quais sistemas de informação já operam no território?
Identifique parceiros de pesquisa
Universidade com expertise em IA + saúde pública + dados vinculados.
Monte o conselho juvenil
5–8 jovens de perfis diversos para co-criação desde o início.
Desenhe a arquitetura de dados
Como os dados fluem, onde são armazenados, como são protegidos.
Defina as métricas de impacto
Redução de internações? Tempo até atendimento? Cobertura de screening?